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Created on 2019年8月23日
@author: sida
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import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer as CountV
import util
import compute_data_pre as c_dpre

def ds_csvFile2Obj(self):
    csvData = pd.read_csv('resource/data.csv')
    print(csvData.index,csvData.columns)
    return csvData
def ds_index2Info(self):
    csvData = self.sunNodes[0].getData()
    texts = []
    for _,row in csvData.iterrows():
        info = row['n.公司简介']
        texts.append(info)
    print('ds_index2Info over',type(texts[0]),texts[:2],sep='\n')
    return texts
def info2vecByBert(self):
    #最后返回每个公司信息一个向量
    texts =ds_index2Info(self)
    from bert_serving.client import BertClient
    bc = BertClient()
    i=batch=100#一个batch 避免内存消耗过大
    infoVecs = bc.encode(texts[:i])
    while i<len(texts):
        i+=batch
        infoVecs = np.concatenate((infoVecs, bc.encode(texts[i-batch:i]) ) )
        print('batch accumulate:',i)
    return infoVecs
def computeF_MatrixCos(self):
    infoVecs = self.sunNodes[0].getData()
    computeScore = util.MatrixCos(infoVecs, infoVecs)
    return computeScore
def ds_inference_work(self):
    TopN = 6
    compteScore = self.sunNodes[0].getData()
    index2Name = self.sunNodes[1].getData()
    work = compteScore[40]
    keysSort = np.argsort(work)[-TopN:]
    print(keysSort)
    [print( index2Name.iloc[key] )for key in keysSort]
def TrivialLables(self=None):
    #把和行业无关的杂质标签归档出来
    classAndLabels =  {'exchange' :['上交所','深交所','交易所',"上交所主板A股","上海证券交易所",'上证380',"QFII重仓","AB股",'中证500',"新三板","沪港通","沪股通", \
                        "证金持股","ST概念","AH股","HS300_","MSCI中国",'转债标的',"股权激励","昨日涨停","上交所风险警示板A股","次新股","上证180_","上证50_","中证500",\
                        "深圳证券交易所","深交所创业板A股","创业板综","深交所中小板A股","深港通","深股通"],\
            'locName'  :['北京市', '天津市', '河北省', '山西省', '内蒙古自治区', '辽宁省', '吉林省', '黑龙江省', '上海市', '江苏省', '浙江省', '安徽省', '福建省',\
                       '江西省', '山东省', '河南省', '湖北省', '湖南省', '广东省', '广西壮族自治区', '海南省', '重庆市', '四川省', '贵州省', '云南省', '西藏自治区',\
                       '陕西省', '甘肃省', '青海省', '宁夏回族自治区', '新疆维吾尔自治区','香港', '澳门', '台湾',"长江三角","成渝特区","一带一路"],\
            'other'    :['预亏预减','独角兽','板块',"DATAEXA",'DATAEXA_OBJECT',"贬值受益","送转预期","IPO受益","养老概念","昨日触板","沪企改革",\
                         '股份','有限公司','成立','提供','现已','国内'],
            '区域'      :['俄罗斯','日本','美国','德国','英国','澳大利亚','加拿大','欧洲','亚洲']
            }
    import pandas as pd
    buyao_df_list = pd.read_csv('./stopWords/buyao.csv')['word'].tolist()
    classAndLabels['other'] = list(set(classAndLabels['other']+buyao_df_list))
    return classAndLabels,list(set(classAndLabels['exchange']+classAndLabels['locName']+classAndLabels['other']+classAndLabels['区域']))
    
def get_csvData(self):
    csvData = ds_csvFile2Obj(self)
    import node_autoLabelsGetter as al
    self_definition_words_set = al.node_topNlabels.getData()
    labels_s = [];infoAndLabels=[];names=[]
    companyNames = {'章源', '坚朗', '真视通', '晓程', '晨鑫', '东方电子', '嘉盛', '襄阳', '联行', '宝色', '纽威', '科士达', '横河', '新宙邦', '中宠', '大北农', '大胜', '沃华', '药用', '天康', '爱普', '盛通', '万家乐', '安妮', '清洗', '印纪', '宏川', '吉鑫', '发展', '新大陆', '索菱', '黄金', '技术', '汇川', '长鹰', '靖远', '万讯', '神马', '金固', '新晨', '千方', '元成', '商城', '雷利', '骅威', '大国', '科技实业', '科泰', '日出', '江粉', '春兴', '越博', '彩塑', '思创', '华峰', '联络', '恒天', '西菱', '华策', '江门市', '棒杰', '金融街', '景兴', '普天', '赣锋', '电光', '博信', '奥拓', '塑料', '拉链', '纸业', '露露', '中原', '绍兴酒', '美锦', '中迪', '米特', '启迪', '茅台酒', '东尼', '人寿保险', '拓邦', '埃斯', '诺华', '安控', '精伦', '潮州', '高分子', '神宇', '众合', '赛意', '苏州', '西峡', '总院', '英威腾', '三变', '文灿', '北京市', '普新', '理邦', '比特', '艾启威', '精研', '中福', '力源', '华科', '泛微', '演艺', '青稞酒', '商场', '传热', '京华', '圆锗业', '杰恩', '云赛', '大业', '坐标', '博晖', '宜化', '科信', '产业', '华科技', '地尔汉宇', '中南', '国祯', '矿业集团', '正邦', '中交', '通润', '云南旅游', '地矿', '天宝', '中钨高新', '浙江广厦', '重庆', '智飞', '钢结构', '中兴通讯', '优德', '国光', '普邦', '宇环', '两面针', '广田', '宝莫', '洛凯', '维宏', '东阿', '锦富', '御银', '三钢', '光科', '宝鼎', '澄星', '男装', '圣莱达', '银川', '股份公司', '华气厚普', '龙力', '德农', '赛托', '成都市', '嘉凯城', '轴承', '天泽', '天邑康', '诺迪康', '百洋', '医惠', '海能', '青龙', '全聚德', '蓝科', '管道工程', '日盛', '抚顺', '艾艾', '系统集成', '科伦', '沃施', '新雷能', '皇氏', '亚圣', '椰岛', '天鸿', '项目管理', '三圣', '化纤', '易购', '神力', '雪人', '螳螂', '顺网', '辰光', '北洋', '海德', '鼎龙', '美年', '宝安', '航新', '世运', '高盟', '佳发', '通宝', '三九医药', '通海', '国家', '检验', '广州市', '新宝', '浔兴', '煤业', '双汇', '银海', '胜宏', '汉森', '农产品', '利欧', '矿机', '浪奇', '桂林', '美盈森', '罗普斯金', '唐山', '广东', '宽频', '奥特', '恒生', '宇通', '海尔', '科蓝', '广济', '神州数码', '运业', '瑞康', '兴发', '神火', '上海', '管理', '焦作', '松山', '长青', '水电', '华懋', '英搏尔', '明天科技', '国药', '英唐', '通富', '旗滨', '城镇', '雪榕', '陆家嘴金融贸易区', '网新', '恒华', '腾达', '科恒', '通产', '福达', '重机', '动漫', '光华', '圣农', '厦门', '创意', '东富', '伊利', '凯普', '凯宝', '京汉', '福晶', '凯莱', '九芝堂', '亿帆', '微电子', '红外', '驾驶', '光线', '法尔', '江铃', '出版', '黑龙江', '黄河', '福建', '百灵', '双良', '上海浦东', '万华', '天音', '中科院', '录百纳', '云南', '深宝', '雅化', '宏丰', '川恒', '麦克', '中铁', '北京', '恒宝', '新朋', '海亮', '川大', '东音', '白云山', '宏源', '潞安', '金一', '江南', '浩源', '醋业', '龙宇',  '益盛',  '星云', '浙江医药', '华统', '洁具', '华信', '康弘', '北大', '蓝丰', '特发', '新联', '瑞丰', '长石', '氨纶', '雄塑', '川环', '工业', '继保', '力图', '乐心', '北斗星', '贵州省', '永和', '激光', '罗莱', '戎发', '山东省', '香雪', '汉威', '星辉', '世荣兆业', '联网络', '天茂', '奥普', '风神', '贝瑞和康', '瑞凌', '防爆', '仁和', '沃格', '哈尔滨', '皇台', '加加', '广和通', '博深', '昌红', '重庆百货大楼股份有限公司', '东磁', '慈铭', '海源', '隆基', '格力', '美尚', '东方', '首旅', '华翔', '四维', '华宝', '安科', '众兴菌业', '海润', '星星', '大锦', '雅仕', '奥迪', '船艇', '通合', '顺威', '橡塑', '名家', '九洲', '轴研', '索菲亚', '高发', '天瑞', '达华', '网络营销', '长园', '伊之密', '美联', '贵糖', '吉峰', '伯特利', '哈尔斯', '京东方', '飞骥', '鲍斯', '数通', '精创', '康视', '朗科', '华原', '天虹', '华通', '寿仙谷', '丽星', '惠天', '迅游', '佳士', '惠成', '建艺', '我乐', '合康', '朗博', '冀中', '特变', '通信产业', '高斯', '华天', '联化', '电投', '丽鹏', '章丘', '河山', '鲁银投资', '濮阳', '东宝', '湖水', '赢时', '晶盛', '当升', '柏堡', '电器集团', '格尔木', '管业', '广汇', '英联', '天水', '深冷', '旷达', '中国', '新时', '海得', '佳沃', '报喜鸟', '密封件', '新劲刚', '康佳集团', '兰州', '盛弘', '三星', '生意', '力盛', '服务', '贝斯特', '岳阳', '史丹利', '鲁泰', '三诺', '中京', '乾照', '科隆', '鸿图', '浩物', '金马', '阿诺', '红太阳',  '掌趣', '东软',  '博闻', '东江', '国恩', '鸿利', '新筑', '弘亚', '华舟', '江西', '洋河', '美的', '能科', '泰合', '华英', '阜新', '材质', '香精', '中旗', '工具', '浪潮', '全通', '市场', '华闻', '众业', '尔特', '台基', '华邦', '沙隆达', '新能源', '慈星', '晨鸣', '奥飞', '飞鹿', '长缆', '福建省', '洲明', '龙洲', '友邦', '路通', '金利', '新型建材', '大集', '闻泰', '振华', '同洲', '红宝', '丹邦', '株洲', '华铭', '亿纬锂', '智能仪表', '赛车', '互助', '海岛', '圣邦', '板材', '防雷', '融钰', '常宝', '新华', '金宇', '新大洲', '金力', '大理', '金浦', '德联', '无锡', '企业', '德曼', '合众', '常铝', '锆业', '福安', '三夫', '红宇', '夏利', '南通', '品牌', '德美', '麦达', 'TCL', '制程', '购物', '南山', '广州白云国际机场', '锐捷', '越秀', '火腿', '英洛华', '富瑞', '北讯', '华森', '输送', '宝利', '沙河', '生物科技', '中际旭创', '美好', '武汉', '普丽盛', '今飞凯', '牡丹江', '家具', '广百', '库尔勒', '快意', '广联达', '易明', '双一', '集智', '蓝黛', '汉钟', '核能', '东凌', '中顺', '数据网络', '万安', '尤夫', '农华', '界龙', '苏试', '熊猫', '爱康', '思科', '金洲', '轮毂', '四通', '中泰', '热熔', '盈方', '福瑞', '赛隆', '药房', '天晟', '华数', '康恩贝', '朗源', '长征', '环卫', '华测', '长生', '天广', '萃华', '承德', '九安', '铺子', '顺昌', '元隆雅图', '长运', '农化', '东方文化', '露笑', '万丰', '正泰', '海南', '恒锋', '激智', '迪克', '正大', '旭光', '平庄', '三丰', '国瓷', '南瑞', '霍林河', '钢琴', '韩建', '达尔', '厦门市', '邦德', '盐津', '日海', '金逸', '泸天化', '环能', '天山', '眼科医院', '雅克', '同力', '英派斯', '国脉', '五粮液', '华源', '昊志', '橡胶制品', '明诚', '内配', '永福', '坚瑞沃', '金智', '联合', '天津市', '铭普光', '汉鼎宇佑', '畅通', '游族', '三花', '数控机械', '上海交大', '登云', '协鑫', '紫江企业', '国睿', '恒顺', '华油惠博普', '金银珠宝', '昆吾', '江阴', '双箭', '绿地', '海大', '振芯', '制冷', '信威', '家居装饰', '华灿', '裕兴', '金地', '中科', '万孚', '万里', '九牧王', '上海大众', '齐心', '中关村', '银业', '新和成', '亚邦', '宜通', '新区', '港口', '国兴', '隆盛', '天津劝业场', '一心', '海龙', '有线', '麻花', '广播电视', '温氏', '杰克', '红外技术', '透景', '安诺', '网络科技', '达刚', '新野', '金财', '海达', '林海', '华西村', '益佰', '永东', '唐德', '生态建设', '鼎汉', '银信', '光韵', '科技园区', '博汇', '泰尔', '悦心', '电路', '创新', '泰和', '金风', '猛狮', '开立', '传艺', '信雅达', '文轩', '百润', '荣科', '赣能', '久立', '喷印', '嘉应', '世界', '安彩高科', '赛克', '天圣', '翔鹭', '万维', '华昌达', '东力', '创达', '日照港', '锌业', '压缩机', '欢瑞', '众成', '康力', '康生', '中国高科', '凤凰股份', '和平', '妇婴', '金鹰', '天神', '海洋工程', '张江高', '美亚', '黑牛', '精测', '搜于', '卫星', '森美', '双环科技', '郴州市', '金杯', '音飞', '博讯', '华仁', '皖能', '新城', '大富', '惠程', '松德', '新宁', '伊份', '玉龙', '赫达', '三鑫', '厦工', '深南', '亚通', '佛慈', '澄天', '崇义', '富奥', '大商股份', '高德', '立讯', '贝达', '方正科技', '四川', '誉衡',  '通宇', '海川', '凯迪', '牧原', '达志', '华孚', '宗申', '南国', '力特', '民盛', '弘高', '良信', '港航', '中亚', '超讯', '帝龙', '宏良', '漳泽', '恒泰', '博士', '掌阅', '佳木斯', '朗玛', '姚记', '名雕', '国轩', '太安', '金晶', '大立', '恒业', '巴士', '国海', '视讯', '兴齐', '种子', '天融信', '振东', '洽洽',  '祁连山', '法兰', '永新', '宣城市', '劲胜', '哈森', '美力', '中安消', '华斯', '国立', '阳普', '福星', '远兴', '德尔', '森林', '富安娜', '贵阳', '荣丰', '新易盛', '亿阳信通', '海伦', '乾景', '万顺', '思特奇', '中联重科', '金王', '寒锐', '华平', '济民', '华锋', '荣之联', '老白干', '日机', '拓斯达', '南洋', '景观', '龙盛', '得利', '家居', '光学', '韵达', '重庆市', '嘉寓', '风语筑', '铁汉', '衡水', '星普', '雨虹', '滨江', '人工', '数源科技', '楚江', '威尔', '巨星', '回天', '泛海', '科锐', '先进', '西仪', '亿路', '九强', '日科', '弘信', '宝馨', '乐普', '四川双马', '以岭', '艺术家', '公用事业', '华荣', '闰土', '网络通信', '一东', '达意', '宇顺', '四创', '中期', '云维', '智控', '步森', '奥克', '上海浦东发展银行', '庄园', '广西', '唐山三孚', '美芝', '佛山市', '大禹', '扑克', '博创', '光威', '天玑', '股份', '面业', '国统', '雄帝', '红箭', '生力', '天原', '泵业', '东诚', '宇航', '实丰', '千里', '顾地', '荣华', '海化', '高技术', '康强', '陕西', '海正药业', '曙光', '中核', '赤湾', '博腾', '远光', '东信', '葫芦岛', '龙源', '九鼎', '城市', '海印', '汉邦', '易尚', '新乡化纤', '安靠', '天邦', '三联', '实华', '杭氧', '慈航', '力星', '硝化棉', '黑牡丹', '卓翼', '雷科', '金冠', '线缆', '阳谷', '南平', '中国农业银行', '诺邦', '奥博', '视源', '内饰件', '有限公司', '立昂', '贝岭', '山东', '茂硕', '盛天', '皖江', '徐家汇', '光迅', '换热器', '闽光', '煤矿', '博济', '三爱富', '润建', '奥威', '爱迪尔', '飞鸿', '久联', '清新', '梦洁家纺', '视网', '美格', '东杰', '元力', '美大', '圆成', '佳创', '华茂', '华明', '金叶', '陕西省', '整合营销', '纺织机械', '科技', '洪涛', '永强', '汇源', '康盛', '天润', '信维', '新疆', '永清', '陇神', '弘宇', '富邦', '七匹狼', '福田', '凯文', '罗牛山', '飞天', '浩云', '证券', '安硕', '金融电子', '山鼎', '青松', '博云', '能源技术', '幕墙', '伟星', '康芝', '贵航', '千红', '软件系统', '中国银行', '众泰', '特力', '云图', '合肥', '板业', '内蒙古', '科技股份', '久远', '中工', '古鳌', '雄韬', '芭田', '甘蔗', '积成', '科迪', '神思', '神开', '丝路', '维克', '铸管', '应急', '银之杰', '鼎胜', '长川', '中心', '凯龙', '宏远', '开能', '铂业', '蟒佰利联', '威孚', '明牌', '晨丰', '雪莱', '水晶', '南通江山农药化工股份有限公司', '家用', '国元', '金鸿', '圣阳', '耐威', '三角', '福能', '达安', '普林', '赛腾', '达威', '久之', '力士', '华金', '武汉理工', '金达威', '徐工', '当代', '集安', '秦川', '景旺', '分众传媒', '中茂', '天威', '正丹', '永利', '多喜爱', '富控', '光库', '信息网络', '好想你', '量子', '圣龙', '飞力', '安利', '综艺', '四环', '人力资源', '硅宝', '能源工业', '绿景', '茂名', '精锻', '香溢', '道氏', '建投', '惠威', '中国海', '宁夏', '美特斯', '中通', '凌源', '青海', '厦门信达', '融通', '中坚', '富满', '双鹭', '吉药', '鼓风机', '正海', '王府井', '东方集团', '希望', '山铝业', '科顺', '南兴', '江苏舜天', '碳元', '无锡小天鹅股份有限公司', '皇庭', '西藏', '载波', '常州', '蒙草', '金泰', '京山', '永高', '新宏泽', '高新', '双塔', '金轮', '吉林', '中珠', '蓝焰', '政通', '三泰', '广哈', '新泉', '雅戈尔集团', '天桥', '中利', '中国民生银行', '开润', '融捷', '云投', '奋达', '传化', '中潜', '好利来', '兴源', '仟源', '招商局', '网络', '民德', '思维', '凤凰', '迪威迅', '新宏泰', '藏格', '金发', '世宝', '杭州', '能源', '天业', '西部', '鸣志', '鸿路', '光洋', '博雅', '精煤', '紫鑫', '天津港', '一品红', '威星', '潜江', '巨轮', '新界', '昆山', '天津泰达', '精艺', '德威', '新松', '科陆', '联建', '环境', '天津', '江丰', '通源', '保利', '美盛', '中源', '拉比', '山西省', '亚厦', '香山', '上工', '立霸', '中欣氟材', '广州日报', '江化', '瑞斯', '光力', '制药机械', '远望', '诚志', '索通', '派思', '乔治', '天源迪科', '苏州市', '亚威', '招商银行', '天药', '森马', '卓郎', '蛇口工业区', '凡谷', '武进', '理工', '新网', '天膜', 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'宜通', '硕贝德', '宝色', '合作', '菲林', '林州', '印务', '华海', '世龙', '设计院', '国恩', '龙津', '辉丰', '集成', '精锻', '东珠', '名臣', '长石', '悦心', '圆成', '江阴', '永新', '仁智', '湖南', '隆基', '新野', '明阳', '希望', '国电电力', '钽业', '光学', '金属', '基础设施', '奥马', '纯洁', '安纳达', '信息技术', '超纤', '云图', '飞鹿', '华锋', '赛意', '华讯', '核材', '科技股份', '庄园', '哈工', '欧菲', '辉煌', '沈阳机床', '天舟', '楚江', '老白干', '生物化工', '农华', '戴维', '南岭', '同力', '康芝', '步步高', '吉宏', '狮头', '康斯特', '诚迈', '中京', '康盛', '华力', '人力资源', '中国光大银行', '三泰', '飞亚达', '绿地', '奥普', '汽车部件', '天融信', '科技', '天鸿', '元隆雅图', '精测', '文轩', '路桥', '有色金属', '开润', '众生', '汽车模具', '公司', '印纪', '安徽省', '金冠', '万顺', '神州数码', '莱特', '千红', '澳洋', '润建', '器皿', '炭黑', '皇氏', '恒泰艾普', '牡丹江', '航空', '集友', '寒锐', '福建', '海尔', '菲利', '新晨', '卫宁', '华西村', '大理', '爱普', '中威', '天圣', '鱼跃', '管业', '太安', '广田', '金力', '化学', '医药', '能源开发', '万家乐', '美康', '美丰', '久远', '三房', '多喜爱', '通润', '艾比', '掌阅', '控制技术', '恒华', '云维', '工业', '韶能', '置业', '津滨发展', '旭光', '矿业', '汇洁', '新网', '天鹅', '华舟', '通电子', '兖州煤业', '海洋', '科新', '四维', '黄河', '信息产业', '西雅', '台海', '氨纶', '动力机械', '石英玻璃', '文化', '中旗', '榨菜', '国际品牌', '麻花', '奇信', '探路者', '金顶', '科恒', '广聚', '安靠', '晶盛', '有限公司', '重庆', '恒顺', '三环', '劲拓', '信息系统', '海翔', '惠天', '红宇', '亿纬锂', '天泽', '博信', '常铝', '诺力', '欣龙', '必康', '快捷', '制冷', '运通', '建筑', '太阳能', '广和通', '三湘', '盈峰', '景嘉', '温氏', '奥士康', '平潭', '长信', '同花顺', '今飞凯', '滑动轴承', '普新', '凯乐', '大唐', '国立', '光标', '维宏', '摩托', '雅化', '纺织', '重机', '搜于', '蒙娜丽莎', '华科技', '海康', '惠成', '圆锗业', '伟星', '双环', '雅戈尔集团', '中联重科', '惠威', '欣天', '能源', '华策', '申达', '泰格', '畜牧', '恒润', '锌业', '银高科', '雷科', '瑞普', '黑牡丹', '创通', '盛达', '互助', '盛通', '钱潮', '在线', '游族', '板业', '太极', '艾艾', '英威腾', '超频', '武汉市', '金圆', '金一', '金禾', '板材', '杰恩', '控制系统', '东软', '海亮', '双林', '视信', '天壕', '南兴', '通讯设备', '航天工业', '方正', '政通', '友讯达', '东磁', '华数', '陆家嘴金融贸易区', '安妮', '核工业', '唐人', '捷顺', '陕西', '德奥', '雪浪', '传化', '华联商厦', '厦门信达', '铺子', '镇海', '金鸿', '南山', '工程', '哈森', '国轩', '天水', '明天科技', '太平', '新和成', '法尔', '中信证券', '回天', '露笑', '界龙', '工程技术', '亨通', '风机', '德展', '广东', '恒宝', '金马', '当升', '三九医药', '延江', '博创', '衡器', '光华', '鼎信', '天茂', '金岭', '环能', '万润', '清新', '亚威', '设计', '恩华', '嘉诚', '赣能', '轮毂', '韵达', '中原', '能科', '欢瑞', '华扬', '铜业', '凤形', '正海', '金龙', '兴业', '云投', '双塔', '宏创', '闽发', '天翔', '真视通', '中信银行', '良信', '博士', '大康', '拓维', '电器', '第一', '索菲亚', '顺昌', '北大', '福达', '江阴市', '飞力', '天沃', '新劲刚', '嘉寓', '岩土', '啤酒', '骅威', '德农', '民智', '英派斯', '闻泰', '东凌', '实丰', '江西', '爱司凯', '利欧', '亚光', '雅本', '港航', '格拉斯', '多伦', '糖业', '赛福', '中广核', '英特', '丝路', '华阳', '康强', '宝安', '达实', '力士', '国祯', '基因工程', '藏格', '腾达', '化学工业', '迅游', '红外', '三木', '博雅', '吉峰', '橡胶制品', '艾德', '电气', '盘龙', '深宝', '迈克', '茂名', '港口', '天夏', '日出', '捷捷', '兴业银行', '凯利', '坚瑞沃', '达华', '世界', '金泰', '化工', '神宇', '沈阳', '金鸿顺', '银禧', '电声', '雪榕', '水泵', '软件', '振东', '益生种', '中坚', '福安', '华纺', '密封件', '复华', '天业', '汉威', '金字', '焦作', '特一', '出版', '贝达', '机床', '新型', '顺丰', '百货商店', '思壮', '银轮', '沃尔', '海岛', '东信', '森源', '黄河旋风', '中茂', '玻璃工艺', '博瑞', '天喻', '鼎捷', '大烨', '控制', '有色', '仪表', '燕京啤酒', '永强', '东方网', '视讯', '尤洛卡', '尤夫', '赣锋', '中国', '祁连山', '联合', '恒邦', '新时', '控股', '天瑞', '德尔', '动力系统', '蓝英', '河山', '森林', '三维', '普邦', '意通', '巨力', '联化', '齐峰', '科迪', '光大', '江中', '陕西省', '天楹', '丽星', '怡达', '换热器', '葵花', '恒泰', '川化', '中山大学', '正丹', '卫光', '三角', '海默', '北斗星', '贝斯特', '合兴', '唐山三孚', '微光', '项目管理', '如意', '莱士', '新宁', '青海', '裕同', '品牌', '北洋', '技术', '中山', '橡胶', '高发', '集泰', '迦南', '三圣', '风力', '拉链', '系统集成', '汽车空调', '恒星', '科达', '渤海', '四通集团', '山东', '股份', '上海大众', '创源', '润欣', '万兴', '高争', '台基', '海得', '临沧', '米特', '辰光', '电视', '电子商务', '新元', '美晨', '鸿路', '中欣氟材', '鸿图', '通程', '永福', '奥联', '新华联', '锦龙', '四川长虹', '三全', '富临', '深圳经济特区', '嘉澳', '饭店', '康弘', '伊戈尔', '燕京', '新大洲', '百灵', '麦克', '新纶', '养元智汇', '量子', '天威', '鸣志', '爱施德', '国海', '中期', '苏州工业园区', '综艺', '华胜天', '明牌', '榕基', '物产', '泛海', '拓邦', '超声', '牧场', '华测', '巨星', '三雄', '合肥', '钢琴', '高斯', '蟒佰利联', '海联', '芭田', '资本', '当代', '星星', '键桥', '宝利', '大博', '榕泰', '富奥', '襄阳', '龙星', '厦工', '世运', '生物制药', '胜宏', '国家', '宜安', '海能', '冰轮', '蛇口工业区', '雅克', '大有', '矿业集团', '首航', '厦门市', '河南', '金宇', '商场', '宝莫', '合纵', '信立泰', '振德', '光迅', '横河', '麦达', '旺能', '赫美', '贝肯', '威孚', '林业', '格力电器', '玻璃', '广生堂', '中兵', '银河', '易世达', '香雪', '广联达', '瑞丰', '荣丰', '江苏', '浩源', '旭升', '舒泰', '润达', '工程机械', '中国嘉陵', '京东方', '万里', '康佳集团', '新亚', '华锦', '华源', '兆丰', '必创', '数控机床', '川恒', '得润', '网络科技', '宇顺', '金洲', '奇正', '正大', '比特', '日盛', '大冶', '徐工', '金路', '闽东', '兄弟', '海普瑞', '三垒', '毅昌', '招商局', '中国有色金属建设股份有限公司', '漳泽', '金地', '华翔', '开山', '集团股份', '金属材料', '万邦', '中工', '信威', '环境', '华油惠博普', '泰岳', '千山', '恒为', '佛山', '华气厚普', '广告', '掌趣', '平顶山', '秦川', '鸿博', '活性炭', '天津市', '金运', '美利', '机电', '华通', '中国农业银行', '认证', '经纬', '科隆', '透景', '佐力', '松山', '湖北省', '男装', '博济', '力盛', '登云', '数控', '精业', '努尔', '金科', '终端设备', '鹏辉', '海辰', '城镇', '创意', '机场', '宣亚', '德生', '融捷', '精密', '输电', '美好', '隆基绿能', '京华', '晓程', '多利', '三晖', '国民', '尔康', '融通', '广弘', '教育', '中华', '双成', '古鳌', '森马', '峨眉山', '华茂', '飞利信', '航空港', '旷达', '中兴', '宇通', '载波', '万安', '宣城市', '保利', '拓日', '宝馨', '正泰', '光通信', '江苏舜天', '光弘', '燕塘', '阿石', '天津劝业场', '沪士', '汉邦', '中关村', '力图', '风华', '达鑫', '热熔', '绿盟', '红日', '国脉', '恒逸', '大北农', '姚记', '正虹', '银信', '比音勒芬', '国光', '天顺', '晨曦', '科顺', '金利', '科伦', '金太阳', '海兰信', '信息工程', '电子信息', '锻压设备', '企业', '凯撒', '东江', '瑞康', '川润', '泰合', '电材', '视源', '赛摩', '齐翔', '浙江', '动漫', '梅安森', '北讯', '东杰', '利尔', '录百纳', '江丰', '东力', '万泽', '九洲', '信息', '通用机械', '翔鹭', '英飞特', '铁岭', '苏试', '桂林', '齿轮箱', '日发', '食品', '信质', '上海强生', '制程', '钢索', '浩物', '苏州', '双象', '天赐', '旋极', '孚日', '胜景', '星云', '飞凯', '康拓', '建新', '华盛', '天保', '吉药', '石油化工', '铁流', '达尔', '信息安全', '三聚', '三安', '电子', '电广传媒', '慧金', '汇纳', '通宇', '思达', '长运', '华信', '兴森', '浔兴', '美大', '宅配', '沙河', '健帆', '上海浦东', '雷利', '中心', '重型机械', '艾启威', '久之', '芜湖', '万年青', '集智', '深南', '新型建材', '工具', '上工', '葡萄', '派思', '大维', '达安', '华晶', '开能', '诺迪康', '盛弘', '棒杰', '压缩机', '立讯', '广汇', '迪马', '大华', '广百', '力星', '南宁', '我武', '奥迪', '安科瑞', '应用化学', '农化', '森林工业', '立昂', '鲁西', '龙力', '昆吾', '雪莱', '民德', '华达', '南瑞', '群兴', '浙江省', '格力', '硝化棉', '大商股份', '水晶', '众业', '蓝帆', '方舟', '超净', '光一', '汇中', '北京市', '智汇', '银川', '通裕', '信息网络', '高盟', '黑芝麻', '立思辰', '新东方', '鸿特', '钢球', '仟源', '江泉实业', '文科', '裕兴', '科技园区', '中国高科', '光威', '七匹狼', '电力', '长缆', '九安', '夏利', '铂业', '双杰', '再生', '章丘', '滨江', '建投', '长荣', '金辰', '长生', '拓斯达', '新星', '威星', '劲胜', '格尔木', '网络传媒', '晨丰', '地尔汉宇', '中国农大', '金逸', '森美', '炼石', '横店', '晨化', '传感', '万源', '索具', '冠昊', '天山', '启明', '大禹', '鲁阳', '美联', '航天', '金融电子', '盐田港', '汇川', '水井坊', '天安', '凯龙', '澄天', '检验', '侨源', '光科', '系统', '力特', '罗牛山', '张江高', '整合营销', '华昌', '银邦', '唐德', '天康', '三花', '新国', '汽车城', '奥佳华', '华虹', '农业', '震元', '赛轮', '超讯', '核新', '高科技', '赛腾', '用品', '广博', '朗博', '椰岛', '广宇', '鲁亿通', '新阳', '赛车', '中洲', '达威', '瑞泰', '特材', '英科', '福能', '桂发祥', '能源技术', '京汉', '软控', '康视', '上峰', '新世界', '东北制药集团', '飞天', '家具', '全通', '蓝盾', '机电设备', '闽光', '甘肃省', '福晶', '家家', '有限责任', '骆驼', '中公高科', '石英', '招商', '水星', '广东省', '水利', '日升', '长江', '西峡', '欧浦智网', '继保', '华泽', '纳川', '新宝', '赛克', '白云', '建筑设计', '东方电子', '精艺', '启迪', '现代农业', '通海', '中国工商银行', '众成', '华伍', '海德', '西部', '杰瑞', '泰来', '电连', '科龙电器', '吉大', '诚益通', '武汉', '大族', '万丰', '金晶', '东音', '吉华', '宽频', '唐山', '霞客', '佳木斯', '金轮', '东富', '朗科', '天龙', '东华', '延华', '吉林敖东', '荣科', '通鼎', '华原', '纽威', '科泰', '惠伦', '浙江医药', '特变', '安洁', '奥克', '蒙草', '聚龙', '中迪', '京城', '联众', '星宇', '亿帆', '星马', '内饰件', '光力', '三鑫', '星普', '长安汽车', '京蓝', '绒业', '凯莱', '准东', '株洲', '益佰', '海信', '奥拓', '闰土', '恒生', '康力', '名雕', '天常', '隆盛', '吉林省', '美特', '制药机械', '九典', '京西', '昆山', '金融', '安科', '迪贝', '城建', '香溢', '螳螂', '优德', '诚信', '维尔', '计通', '新雷能', '塔里木', '博讯', '博彦', '华东', '耐特', '博世', '亚邦', '日科', '赫达', '兴长', '张家界', '扬帆', '环球', '亚厦', '文远', '明诚', '翔港', '金贵', '远兴', '朗玛', '创维', '海洋资源', '上海市', '长白山', '秀强', '北部湾', '南海', '金城', '财信', '阳光', '常柴', '惠程', '柏科', '万维', '韩建', '洲明', '百华悦邦', '飞鸿', '新乡化纤', '金浦', '电子系统', '亿路', '同洲', '塑业', '北京', '宁夏', '吴通', '新大陆', '美锦', '格林', '光启', '库尔勒', '锡业股份', '高分子', '博晖', '郴州市', '亚夏', '华懋', '泵业', '新松', '飞骥', '南宁糖业', '盛天', '力生', '华帝', '恒顺众', '三钢', '新华网', '重工', '中基', '黑龙江', '昭衍', '华斯', '嘉麟杰', '深南电', '沃格', '创达', '贵研', '医药产业', '生物工程', '威视', '华科', '宏大', '乾照', '金河', '金智', '水电', '神思', '天津', '特锐', '神力', '中炬高新', '润发', '防雷', '巨人', '报喜鸟', '伟达', '寿仙谷', '管道工程', '北汽', '长征', '大立', '迪威迅'}
    companyNames.update(cN3)
    trivial = list(companyNames)
    
    for _,row in csvData.iterrows():
        labels = eval(row['labels(n)'])
        labels = [label for label in labels if not util.strContainSub(trivial,label)]
        self_definition_words_set.update(labels)
        s = ' '.join(labels)
        labels_s.append(s)
        infoAndLabels.append((row['n.公司简介'],labels))
        names.append(row['n.公司名称'])
    final_words_set = set([word for word in self_definition_words_set if not util.strContainSub(trivial,word)]) 
    for word in final_words_set:
        jieba.add_word(word )
    print('final_words_set: ',final_words_set)
    # _=[]
    # for name in names:
    #     _+=c_dpre.seg_sentence(name,jieba=jieba)
    # _ = set(_)
    # print(_.difference(final_words_set))
    # raise
    
    for text in infoAndLabels:
        print(text)
        [print(word,',',word in final_words_set,sep='') for word in c_dpre.seg_sentence(text[0],jieba=jieba)+text[1] ]
    #获取每个公司信息分词后的list
    if True:corpus_infoAndLabels = [list ( set(c_dpre.seg_sentence(text[0],jieba=jieba)).difference(trivial) )+text[1] for text in infoAndLabels]
    corpus = [list(  ' '.join(text) )for text in labels_s] #将字符串单字化
    corpusWithSpace = [' '.join(words)for words in corpus]
    print('CountMatrix','总个数',len(corpusWithSpace),'第一个',corpusWithSpace[40],sep=' ')
#     countV = CountV()
#     countV =  CountV(analyzer='char')
    countV = CountV(token_pattern='[\u4e00-\u9fa5]')
    X = countV.fit_transform(corpusWithSpace)
    print('CountMatrix 列名',countV.get_feature_names()[:20])
    print([item for item in countV.get_feature_names() if '纸' in item])
    print('稀疏矩阵 and shape',type(X),X.shape)
    CountMatrix = X.toarray()
    return (CountMatrix,csvData,corpus_infoAndLabels)
def log_Matrix(self):
    CountMatrix,_,_= self.sunNodes[0].getData()
    sp = CountMatrix.shape
    meanWords = np.sum(CountMatrix)/sp[0]
    CountMatrix = CountMatrix.astype(np.float64)
    CountMatrix+=meanWords*0.01/sp[1] #为每个词汇加上一点点，背景噪声，避免log函数的0无穷
    divisor_V = np.sum(CountMatrix,axis=1) #只有列
    divisor_V = np.tile(divisor_V, (1,sp[1]) ).reshape(sp) #扩充成原矩阵大小
    probabilize_CountMatrix = CountMatrix/divisor_V
    log2pMatrix = np.log2(probabilize_CountMatrix)
    transpose = log2pMatrix.transpose(1,0)
    crossEntropy = -( probabilize_CountMatrix.dot(transpose) )
    return crossEntropy
def inference(self):
    TopN = 6
    crossEntropy = self.sunNodes[0].getData()
    _,index2Name,_ = self.sunNodes[1].getData()
    pseudo_H_pq = crossEntropy[555]
    print(pseudo_H_pq.shape,pseudo_H_pq)
    keysSort = np.argsort(pseudo_H_pq)[:TopN]
    print(keysSort)
    [print( index2Name.iloc[key] )for key in keysSort]

from util import Node
#公司信息词袋-->公司之间相互的交叉熵矩阵-->TopN小
node_CountMatrix = Node(name='csv parser and CountMatrix',compute=get_csvData,persistence_path='cache/CountMatrix')
node_log_Matrix = Node(name='logMatrix',compute=log_Matrix,sunNodes=[node_CountMatrix],persistence_path='cache/log_Matrix')
node_inference = Node(name='ds_inference', compute=inference, sunNodes=[node_log_Matrix, node_CountMatrix], forceUpdate=True, save=False)
node_ds_similarity = Node(name='node_ds_similarity',compute=util.singel_model_similarity,superParams=[[],{'order':'-'}],sunNodes=[node_log_Matrix])

if __name__ == '__main__':
    compulsory_Update_Nodes = [node_inference, node_ds_similarity ]
    NoForce_Update_Nodes = [   ]
    wanted_Nodes = NoForce_Update_Nodes + compulsory_Update_Nodes
    for node in compulsory_Update_Nodes:
        node.forceUpdate=True
    [print(type(node.getData())) for node in wanted_Nodes]
    
    # csvdata,company2segemnt = node_CountMatrix.getData()[1:3]
    # for _ in [2,40,55,1417,444]:
    #     print(csvdata.iloc[_],company2segemnt[_],sep='\n')
else:import inspect,sys;__all__ = [funcNameAndAddress[0] for funcNameAndAddress in inspect.getmembers(sys.modules[__name__],inspect.isfunction)]

    
    
    
